您曾参与城市交通智能分析系统的开发，该项目中牵涉到多个技术栈和数据处理环节。请阐述一个您在此项目中遇到的主要技术挑战，并您是如何与团队合作解决这个问题的。

"感谢您的提问。在城市交通智能分析系统项目中，我们面临的主要技术挑战是如何有效处理和解析来自多种来源的海量实时数据。这项挑战涉及数据的及时性和准确性。当时我们团队通过以下几个策略来克服这个困难：

首先，我们采用了Kafka进行数据流管理，确保数据在接收和传输过程中不出现滞后。其次，我们使用了Spark Streaming来处理实时数据流，以实现高效的数据处理和聚合。第三，面对数据质量问题，我们建立了自动化的数据清洗流程，确保将清洗和格式化后的高质量数据用于分析和建模。最后，通过团队协作，我们定期举行技术讨论会，保持对挑战的开放沟通和解决方案的快速迭代。

这些努力确保了系统的稳定性和效率，最终使我们成功地提升了交通状况预测的准确性，为城市规划提供了有价值的数据支持。"